論文の概要: Inverse Design of Metal-Organic Frameworks Using Quantum Natural Language Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11783v1
- Date: Mon, 20 May 2024 05:02:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 14:13:43.637881
- Title: Inverse Design of Metal-Organic Frameworks Using Quantum Natural Language Processing
- Title（参考訳）: 量子自然言語処理を用いた金属有機フレームワークの逆設計
- Authors: Shinyoung Kang, Jihan Kim,
- Abstract要約: 本稿では、量子自然言語処理(QNLP)を用いて、ターゲットとなる特性を持つ設計用金属フレームワーク(MOF)を逆設計する可能性について検討する。
150の仮説MOF構造を解析することにより、これらを細孔体積と$H_2$取り込み値の4つの異なるクラスに分類する。
量子回路の確率的性質に合わせて,多クラス分類モデルを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this study, we explore the potential of using quantum natural language processing (QNLP) to inverse design metal-organic frameworks (MOFs) with targeted properties. Specifically, by analyzing 150 hypothetical MOF structures consisting of 10 metal nodes and 15 organic ligands, we categorize these structures into four distinct classes for pore volume and $H_{2}$ uptake values. We then compare various QNLP models (i.e. the bag-of-words, DisCoCat (Distributional Compositional Categorical), and sequence-based models) to identify the most effective approach to process the MOF dataset. Using a classical simulator provided by the IBM Qiskit, the bag-of-words model is identified to be the optimum model, achieving validation accuracies of 85.7% and 86.7% for binary classification tasks on pore volume and $H_{2}$ uptake, respectively. Further, we developed multi-class classification models tailored to the probabilistic nature of quantum circuits, with average test accuracies of 88.4% and 80.7% across different classes for pore volume and $H_{2}$ uptake datasets. Finally, the performance of generating MOF with target properties showed accuracies of 93.5% for pore volume and 89% for $H_{2}$ uptake, respectively. Although our investigation covers only a fraction of the vast MOF search space, it marks a promising first step towards using quantum computing for materials design, offering a new perspective through which to explore the complex landscape of MOFs.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、量子自然言語処理(QNLP)を用いて、ターゲット特性を持つ金属-有機フレームワーク(MOF)を逆設計する可能性について検討する。
具体的には、10個の金属ノードと15個の有機配位子からなる150個の仮説MOF構造を解析することにより、これらの構造を細孔体積とH_{2}$の取り込み値の4つの異なるクラスに分類する。
次に、様々なQNLPモデル(単語のバッグ、DisCoCat(分布構成カテゴリー)、シーケンスベースモデル)を比較し、MOFデータセットを処理する上で最も効果的なアプローチを特定する。
IBM Qiskitによって提供される古典的なシミュレータを用いて、単語のバッグ・オブ・ワード・モデルは最適なモデルであると同定され、それぞれ、細孔体積のバイナリ分類タスクに対して85.7%と86.7%の検証精度を達成する。
さらに, 量子回路の確率的性質に合わせた多クラス分類モデルを開発し, 平均試験精度88.4%, 80.7%で, 細孔体積およびH_{2}$のアップテイクデータセットについて検討した。
最後に、ターゲット特性を持つMOFの生成性能は、孔容積が93.5%、H_{2}$が89%であった。
我々の調査はMOFの検索領域のごく一部しかカバーしていないが、材料設計に量子コンピューティングを使うための有望な第一歩であり、MOFの複雑な景観を探索する新しい視点を提供する。
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